論文の概要: RemoteDet-Mamba: A Hybrid Mamba-CNN Network for Multi-modal Object Detection in Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13532v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 13:20:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:19:37.208931
• Title: RemoteDet-Mamba: A Hybrid Mamba-CNN Network for Multi-modal Object Detection in Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: RemoteDet-Mamba:リモートセンシング画像におけるマルチモーダル物体検出のためのハイブリッドMamba-CNNネットワーク
• Authors: Kejun Ren, Xin Wu, Lianming Xu, Li Wang,
• Abstract要約: 我々は,RemoteDet-Mambaと呼ばれる,四方向選択的走査型融合方式を用いたマルチモーダルリモートセンシングネットワークを提案する。 RemoteDet-Mambaは、単一モードのローカル機能の学習とパッチレベルのグローバル機能の統合を同時に促進する。 DroneVehicleデータセットの実験結果は、RemoteDet-Mambaの有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.98477009749389
• License:
• Abstract: Unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing is widely applied in fields such as emergency response, owing to its advantages of rapid information acquisition and low cost. However, due to the effects of shooting distance and imaging mechanisms, the objects in the images present challenges such as small size, dense distribution, and low inter-class differentiation. To this end, we propose a multimodal remote sensing detection network that employs a quad-directional selective scanning fusion strategy called RemoteDet-Mamba. RemoteDet-Mamba simultaneously facilitates the learning of single-modal local features and the integration of patch-level global features across modalities, enhancing the distinguishability for small objects and utilizing local information to improve discrimination between different classes. Additionally, the use of Mamba's serial processing significantly increases detection speed. Experimental results on the DroneVehicle dataset demonstrate the effectiveness of RemoteDet-Mamba, which achieves superior detection accuracy compared to state-of-the-art methods while maintaining computational efficiency and parameter count.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)リモートセンシングは、迅速な情報取得と低コストの利点により、緊急応答などの分野に広く応用されている。 しかし、撮影距離と撮像機構の影響により、画像内の物体は小ささ、密度分布、クラス間の分化の低さといった課題を呈する。 そこで本稿では,RemoteDet-Mambaと呼ばれる,四方向選択的走査型核融合方式を用いたマルチモーダルリモートセンシングネットワークを提案する。 RemoteDet-Mambaは同時に、単一モードのローカルな特徴の学習と、モジュール間のパッチレベルのグローバルな特徴の統合を促進し、小さなオブジェクトの識別性を向上し、ローカル情報を活用して、異なるクラス間の識別を改善する。 さらに、Mambaのシリアル処理を使用することで検出速度が大幅に向上した。 DroneVehicleデータセットの実験結果は、RemoteDet-Mambaの有効性を示し、計算効率とパラメータ数を維持しながら、最先端の手法よりも優れた検出精度を実現する。

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